Алгоритм искусственного интеллекта — основная движущая сила системы машинного зренияМашинное зрение — важная отраслевая технология в области искусственного интеллекта, и ее ключ заключается в имплантации «человеческих глаз и мозга» в машины.Алгоритмы искусственного интеллекта обеспечивают внутреннюю движущую силу для система машинного зрения. Независимо от применения в любом сценарии, машинное зрение должно думать, оценивать и выполнять действия, как люди. Алгоритмы искусственного интеллекта обеспечивают базовую логическую поддержку данных для машинного зрения, включая трудности с выполнением оценки целевого объекта, сложные и переменные среды, обучение и распознавание функций, производительность в реальном времени и вычислительные ресурсы, а также способность к обобщению модели. Благодаря постоянному увеличению инвестиций в исследования и разработки, а также модернизации алгоритмических систем эти трудности постепенно преодолеваются. Постоянное расширение сценариев применения от традиционных к инновационнымБлагодаря поддержке алгоритмов ИИ раскрываются скрытые свойства машинного зрения, а сценарии применения продолжают расширяться. Алгоритмы ИИ значительно расширяют возможности интеллектуального применения — от базовой логики, технологии до приложения. система машинного зрения в изображениях, быстро создавать модели классификации с небольшими выборками, сокращать затраты на сбор данных и расчеты, а также повышать точность распознавания изображений. Поначалу KeyeTech в основном применяла машинное зрение для обнаружения дефектов пластиковой упаковки. В настоящее время сформировалось глубокое сотрудничество между различными отраслями, объединяющее всю отраслевую цепочку света, машиностроения, электричества, вычислений и программного обеспечения. Благодаря проектной практике в упаковочной таре, электронике, новой энергетике, медицине, текстиле, продуктах питания и других областях мы стремимся постоянно расширять сценарии применения «Keye AI Machine Vision» и превращать искусственный интеллект в настоящую производительность. От визуального контроля пластиковой упаковки до визуального расширения возможностей новой энергии и создания «решения для проверки три в одном» для стеклянных винных бутылок — все это представляет собой сочетание «машинного зрения Keyye». В будущем KeyeTech также добьется значительных прорывов в сценариях применения машинного зрения на основе искусственного интеллекта.
Машинное зрение — быстро развивающаяся отрасль искусственного интеллекта (ИИ). Согласно определениям машинного зрения, предложенным Отдел машинного зрения Общества инженеров-технологов (SME) и подразделением Automation Vision Ассоциации индустрии робототехники (RIA), машинное зрение — это устройство, которое автоматически получает и обрабатывает изображение реального объекта через оптические устройства и бесконтактные датчики для получения необходимой информации или для управления роботом. движение. Проще говоря, машинное зрение использует машины вместо человеческих глаз. Машинное зрение имитирует глаза для получения изображений, извлекает информацию посредством распознавания и обработки изображений и, наконец, завершает операцию с помощью исполнительного устройства. Традиционный Технология контроля машинного зрения требует представления данных как набора функций или ввода их в модель прогнозирования для получения результатов прогнозирования. Это требует выполнения определенных действий, что затрудняет адаптацию к будущим потребностям гибкого производства, особенно в сценариях, где типы дефектов являются сложными, малозаметными, а применение фонового шума становится все труднее. После оснащения функцией глубокого обучения искусственного интеллекта машинное зрение преобразует исходные функции данных в более абстрактное представление функций посредством многоэтапного преобразования функций и далее вводит их в функцию прогнозирования для получения конечного результата. Машинное зрение, основанное на глубоком обучении, может сочетать эффективность машинного зрения с гибкостью человеческого зрения в идеальном состоянии, тем самым завершая обнаружение во все более сложных средах, особенно при наличии отклонений или экстремальных условий, отвечая строгим требованиям последующих этапов к точности дефектов и универсальность.
